高手回答
MySQL索引失效是一种常见问题，在处理慢查询时经常需要考虑索引失效的可能性。
针对索引失效的排查，关键步骤包括确定需要分析的SQL语句，并通过EXPLAIN查看其执行计划。主要关注type、key和extra这几个字段。
SQL执行计划分析的时候，要关注哪些信息？
以下是一次EXPLAIN返回的SQL语句执行计划的内容：
- id：每个操作在执行计划中的唯一标识符。对于单条查询语句，每个操作具有独特的id。在多表连接时，多条记录的id会相同。
- select_type：操作的类型。常见类型包括SIMPLE、PRIMARY、SUBQUERY、UNION等。不同类型的操作会影响查询效率。
- table：当前操作涉及的表。
- partitions：当前操作涉及的分区。
- type：表示查询时使用的索引类型，包括ALL、index、range、ref、eq_ref、const等。
- possible_keys：可能被查询优化器选择使用的索引。
- key：查询优化器选择使用的索引。
- key_len：索引的长度。较短的索引长度意味着更高的查询效率。
- ref：指示用于与选择的索引列进行比较的列或常量。
- rows：表示此操作需要扫描的行数，即扫描表中的行数以获取结果。
- filtered：表示操作过滤掉的行数占扫描行数的百分比。数值越大，查询结果越精确。
- Extra：提供额外信息，如Using index、Using filesort、Using temporary等。
假设我们拥有以下一张表（MySQL InnoDB 5.7）：
CREATE TABLE `t2` (
`id` INT(11),
`a` VARCHAR(64) NOT NULL,
`b` VARCHAR(64) NOT NULL,
`c` VARCHAR(64) NOT NULL,
`d` VARCHAR(64) NOT NULL,
`f` VARCHAR(64) DEFAULT NULL,
PRIMARY KEY (`id`),
UNIQUE KEY `f` (`f`),
KEY `idx_abc` (`a`, `b`, `c`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=latin1;
首先说起"type"字段，它具有以下几种取值以及它们之间的区别，我将为每种情况提供具体的SQL示例（请注意，以下SQL语句是我实际测试过的，但实际索引器可能会根据不同的数据和情况做出不同的优化）：
- system：系统表，数据量较小，通常无需进行磁盘IO。
explain select * from t2 where f='Paidaxing';
这里使用了唯一性索引进行唯一查询。
- const：使用常量索引，MySQL在查询时只会使用常数值进行匹配。
explain select * from t2 where f='Paidaxing';
在这种情况下，使用了唯一性索引进行唯一查询。
- eq_ref：唯一索引扫描，只会扫描索引树中的一个匹配行。
explain select * from t1 join t2 on t1.id = t2.id where t1.f = 's';
当在连接操作中使用了唯一索引或主键索引，并且连接条件是基于这些索引的等值条件时，MySQL通常会选择eq_ref连接类型以提高查询性能。
- ref：非唯一索引扫描，只会扫描索引树中的一部分来查找匹配的行。
explain select * from t2 where a = 'Paidaxing';
在这种情况下，使用了非唯一索引进行查询。
- range：范围扫描，只会扫描索引树中的一个范围来查找匹配的行。
explain select * from t2 where a > 'a' and a < 'c';
在这里，使用了索引执行范围查询操作。
- index：全索引扫描，会遍历索引树来查找匹配的行。
explain select c from t2 where b = 's';
这是一个不符合最左前缀匹配的查询示例。
- ALL：全表扫描，将遍历整个表来找到匹配的行。
explain select * from t2 where d = "ni";
这是一个使用非索引字段进行查询的示例。
需要注意的是，这里的"index"表示对索引树进行扫描，效率并不高。而以上类型的执行效率从快到慢依次为：system > const > eq_ref > ref > range > index > ALL。在谈到"possible_keys"和"key"时，"possible_keys"指出查询语句可能使用的索引，但不一定实际使用这些索引。该字段列出了可能用于该查询的所有索引，包括联合索引的组合。而"key"字段表示实际用于查询的索引。如果查询使用了索引，该字段将显示所使用的索引名称。
接下来谈到一个经常被忽视但非常重要的字段"extra"，该字段描述了MySQL在执行查询时额外进行的一些操作。以下是"extra"可能的取值及其含义：
- Using where：表示MySQL在存储引擎检索行后，再进行条件过滤（使用WHERE子句）。查询的列未被索引覆盖，where筛选条件非索引的前导列或者where筛选条件非索引列。
explain select * from t2 where d = "ni"; 非索引字段查询
explain select d from t2 where b = "ni"; 未索引覆盖，用联合索引的非前导列查询
- Using index：表示MySQL使用了覆盖索引（也称为索引覆盖）优化，只需扫描索引，而无需返回数据表中检索行。
explain select b, c from t2 where a = "ni"; 索引覆盖
- Using index condition：表示查询在索引上执行了部分条件过滤。这通常涉及索引下推。
explain select d from t2 where a = "ni" and b like "s%"; 使用到索引下推
- Using where; Using index：查询的列被索引覆盖，并且where筛选条件是索引列之一，但不是索引的前导列，或者where筛选条件是索引列前导列的一个范围。
explain select a from t2 where b = "ni"; 索引覆盖，但不符合最左前缀
explain select b from t2 where a in ('a', 'd', 'sd'); 索引覆盖，但前导列是一个范围
- Using join buffer：表示MySQL使用连接缓存。
explain select * from t1 join t2 on t1.id = t2.id where a = 's';
- Using temporary：表示MySQL创建了临时表来存储查询结果，通常在排序或分组时发生。
explain select count(*), b from t2 group by b;
- Using filesort：表示MySQL将使用文件排序而不是索引排序，通常在无法使用索引进行排序时发生。
explain select count(*), b from t2 group by b;
- Using index for group-by：表示MySQL在分组操作中使用了索引，通常在分组操作涉及索引中的所有列时发生。
- Using filesort for group-by：表示MySQL在分组操作中使用了文件排序，通常在无法使用索引进行分组操作时发生。
- Range checked for each record：表示MySQL在使用索引范围查找时，需要检查每一条记录。
- Using index for order by：表示MySQL在排序操作中使用了索引，通常在排序涉及索引中的所有列时发生。
- Using filesort for order by：表示MySQL在排序操作中使用了文件排序，通常在无法使用索引进行排序时发生。
- Using index for group-by; Using index for order by：表示MySQL在分组和排序操作中都使用了索引。
我们需要通过key+type+extra来判断一条SQL语句是否使用了索引。如果使用了索引，我们需要确定是覆盖索引、索引下推、还是整颗索引树的扫描，或者是索引跳跃扫描等情况。
一般来说，理想的情况应该是以下几种：
首先，key字段一定不能是NULL，必须有具体的值；
其次，type字段应该是ref、eq_ref、range、const等之一；
另外，extra字段如果是NULL，或者是"using index"、"using index condition"都是符合条件的情况。
如果在执行计划中发现一条SQL语句没有使用到索引，比如type=ALL、key=NULL，以及extra=Using where，那就表示该查询未能利用索引。
在分析为什么一条SQL语句没有使用索引时，我们需要考虑到是否需要使用索引以及选择使用哪个索引是由MySQL的优化器决定的。优化器会根据成本估算做出这个决定。
以下是可能导致没有使用索引的几种情况：
- 索引未正确创建：如果查询语句中的where条件字段没有创建索引，或者不符合最左前缀匹配的情况，就是未正确创建索引。
- 索引区分度不高：索引的区分度不足可能导致不使用索引，因效率不高。
- 表过小：当表中数据很少，优化器认为全表扫描成本不高时，也可能不使用索引。
- 查询中的索引字段使用了函数、类型不一致等导致索引失效。
针对这些情况，我们需要逐一分析：
- 如若索引未正确创建，根据SQL语句创建适当的索引。如果不符合最左前缀，调整索引或修改SQL语句。
- 若索引区分度低，考虑更换索引字段。
- 对于表很小的情况，影响可能不大，或许没有必要进行优化。
- 排查具体失效原因，然后根据情况调整SQL语句。
如有问题，微信搜索【码上遇见你】。
好了，本章节到此告一段落。希望对你有所帮助，祝学习顺利。
